一、背景介绍

近一年内对公司的 ELK 日志系统做过性能优化，也对 SkyWalking 使用的 ES 存储进行过性能优化，在此做一些总结。本篇主要是讲 ES 在 ELK 架构中作为日志存储时的性能优化方案。

ELK 架构作为日志存储方案

二、现状分析

1. 版本及硬件配置

JDK：JDK1.8_171-b11 (64位)
ES集群：由3台16核32G的虚拟机部署 ES 集群，每个节点分配20G堆内存
ELK版本：6.3.0
垃圾回收器：ES 默认指定的老年代（CMS）+ 新生代（ParNew）
操作系统：CentOS Linux release 7.4.1708(Core)

2. 性能问题

随着接入 ELK 的应用越来越多，每日新增索引约 230 个，新增 document 约 3000 万到 5000 万。

每日上午和下午是日志上传高峰期，在 Kibana 上查看日志，发现问题：

(1) 日志会有 5-40 分钟的延迟

(2) 有很多日志丢失，无法查到

3. 问题分析

3.1 日志延迟

首先了解清楚：数据什么时候可以被查到？

数据先是存放在 ES 的内存 buffer，然后执行 refresh 操作写入到操作系统的内存缓存 os cache，此后数据就可以被搜索到。

所以，日志延迟可能是我们的数据积压在 buffer 中没有进入 os cache 。

3.2日志丢失

查看日志发现很多 write 拒绝执行的情况

从日志中可以看出 ES 的 write 线程池已经满负荷，执行任务的线程已经达到最大16个线程，而200容量的队列也已经放不下新的task。

查看线程池的情况也可以看出 write 线程池有很多写入的任务

GET /_cat/thread_pool?v&h=host,name,type,size,active,largest,rejected,completed,queue,queue_size

所以我们需要优化 ES 的 write 的性能。

4.解决思路

4.1 分析场景

ES 的优化分为很多方面，我们要根据使用场景考虑对 ES 的要求。

根据个人实践经验，列举三种不同场景下的特点：

SkyWalking：一般配套使用 ES 作为数据存储，存储链路追踪数据、指标数据等信息。
ELK：一般用来存储系统日志，并进行分析，搜索，定位应用的问题。
全文搜索的业务：业务中常用 ES 作为全文搜索引擎，例如在外卖应用中，ES 用来存储商家、美食的业务数据，用户在客户端可以根据关键字、地理位置等查询条件搜索商家、美食信息。

这三类场景的特点如下：

	SkyWalking	ELK	全文搜索的业务
并发写	高并发写	高并发写	并发一般不高
并发读	并发低	并发低	并发高
实时性要求	5分钟以内	30秒以内	1分钟内
数据完整性	可容忍丢失少量数据	可容忍丢失少量数据	数据尽量100%不丢失

关于实时性

SkyWalking 在实际使用中，一般使用频率不太高，往往是发现应用的问题后，再去 SkyWalking 查历史链路追踪数据或指标数据，所以可以接受几分钟的延迟。
ELK 不管是开发、测试等阶段，时常用来定位应用的问题，如果不能快速查询出数据，延迟太久，会耽误很多时间，大大降低工作效率；如果是查日志定位生产问题，那更是刻不容缓。
全文搜索的业务中一般可以接受在1分钟内查看到最新数据，比如新商品上架一分钟后才看到，但尽量实时，在几秒内可以可看到。

4.2 优化的方向

可以从三方面进行优化：JVM性能调优、ES性能调优、控制数据来源

三、ES性能优化

可以从三方面进行优化：JVM 性能调优、ES 性能调优、控制数据来源

1. JVM调优

第一步是 JVM 调优。

因为 ES 是依赖于 JVM 运行，没有合理的设置 JVM 参数，将浪费资源，甚至导致 ES 很容易 OOM 而崩溃。

1.1 监控 JVM 运行情况

(1) 查看 GC 日志 问题：Young GC 和 Full GC 都很频繁，特别是 Young GC 频率高，累积耗时非常多。

(2) 使用 jstat 看下每秒的 GC 情况 参数说明

S0：幸存1区当前使用比例
S1：幸存2区当前使用比例
E：伊甸园区使用比例
O：老年代使用比例
M：元数据区使用比例
CCS：压缩使用比例
YGC：年轻代垃圾回收次数
FGC：老年代垃圾回收次数
FGCT：老年代垃圾回收消耗时间
GCT：垃圾回收消耗总时间问题：从 jstat gc 中也可以看出，每秒的 eden 增长速度非常快，很快就满了。

1.2 定位 Young GC 频繁的原因

1.2.1 检查是否新生代的空间是否太小

用下面几种方式都可查看新、老年代内存大小 (1) 使用 jstat -gc pid 查看 Eden 区、老年代空间大小 (2) 使用 jmap -heap pid 查看 Eden 区、老年代空间大小 (3) 查看 GC 日志中的 GC 明细其中 996800K 为新生代可用空间大小，即 Eden 区 +1 个 Survivor 区的空间大小，所以新生代总内存是996800K/0.9，约1081M

上面的几种方式都查询出，新生代总内存约1081M，即1G左右；老年代总内存为19864000K，约19G。新、老比例约1:19，出乎意料。

1.2.1 新老年代空间比例为什么不是 JDK 默认的1:2【重点！】

这真是一个容易踩坑的地方。 如果没有显示设置新生代大小，JVM 在使用 CMS 收集器时会自动调参，新生代的大小在没有设置的情况下是通过计算得出的，其大小可能与 NewRatio 的默认配置没什么关系而与 ParallelGCThreads 的配置有一定的关系。

参考文末链接：CMS GC 默认新生代是多大？

所以：新生代大小有不确定性，最好配置 JVM 参数 -XX:NewSize、-XX:MaxNewSize 或者 -xmn ，免得遇到一些奇怪的 GC，让人措手不及。

1.3 上面现象造成的影响

新生代过小，老年代过大的影响

新生代过小: (1) 会导致新生代 Eden 区很快用完，而触发 Young GC，Young GC 的过程中会 STW(Stop The World)，也就是所有工作线程停止，只有 GC 的线程在进行垃圾回收，这会导致 ES 短时间停顿。频繁的 Young GC，积少成多，对系统性能影响较大。 (2) 大部分对象很快进入老年代，老年代很容易用完而触发 Full GC。
老年代过大：会导致 Full GC 的执行时间过长，Full GC 虽然有并行处理的步骤，但是还是比 Young GC 的 STW 时间更久，而 GC 导致的停顿时间在几十毫秒到几秒内，很影响 ES 的性能，同时也会导致请求 ES 服务端的客户端在一定时间内没有响应而发生 timeout 异常，导致请求失败。

1.4 JVM优化

1.4.1 配置堆内存空间大小

32G 的内存，分配 20G 给堆内存是不妥当的，所以调整为总内存的50%，即16G。修改 elasticsearch 的 jvm.options 文件

-Xms16g
-Xmx16g

设置要求:

Xms 与 Xmx 大小相同。

在 jvm 的参数中 -Xms 和 -Xmx 设置的不一致，在初始化时只会初始 -Xms 大小的空间存储信息，每当空间不够用时再向操作系统申请，这样的话必然要进行一次 GC，GC会带来 STW。而剩余空间很多时，会触发缩容。再次不够用时再扩容，如此反复，这些过程会影响系统性能。同理在 MetaSpace 区也有类似的问题。
jvm 建议不要超过 32G，否则 jvm 会禁用内存对象指针压缩技术，造成内存浪费
Xmx 和 Xms 不要超过物理 RAM 的50%。参考文末：官方堆内存设置的建议

Xmx 和 Xms 不要超过物理内存的50%。Elasticsearch 需要内存用于JVM堆以外的其他用途，为此留出空间非常重要。例如，Elasticsearch 使用堆外缓冲区进行有效的网络通信，依靠操作系统的文件系统缓存来高效地访问文件，而 JVM 本身也需要一些内存。

1.4.2 配置堆内存新生代空间大小

因为指定新生代空间大小，导致 JVM 自动调参只分配了 1G 内存给新生代。

修改 elasticsearch 的 jvm.options 文件，加上

-XX:NewSize=8G
-XX:MaxNewSize=8G

老年代则自动分配 16G-8G=8G 内存，新生代老年代的比例为 1:1。修改后每次 Young GC 频率更低，且每次 GC 后只有少数数据会进入老年代。

2.3 使用G1垃圾回收器(未实践)

G1垃圾回收器让系统使用者来设定垃圾回收堆系统的影响，然后把内存拆分为大量的小 Region，追踪每个 Region 中可以回收的对象大小和回收完成的预计花费的时间，最后在垃圾回收的时候，尽量把垃圾回收对系统造成的影响控制在我们指定的时间范围内，同时在有限的时间内尽量回收更多的垃圾对象。 G1垃圾回收器一般在大数量、大内存的情况下有更好的性能。

ES默认使用的垃圾回收器是：老年代（CMS）+ 新生代（ParNew）。如果是JDK1.9，ES 默认使用 G1 垃圾回收器。

因为使用的是 JDK1.8，所以并未切换垃圾回收器。后续如果再有性能问题再切换G1垃圾回收器，测试是否有更好的性能。

1.5 优化的效果

1.5.1 新生代使用内存的增长率更低

优化前

每秒打印一次 GC 数据。可以看出，年轻代增长速度很快，几秒钟年轻代就满了，导致 Young GC 触发很频繁，几秒钟就会触发一次。而每次 Young GC 很大可能有存活对象进入老年代，而且，存活对象多的时候(看上图中第一个红框中的old gc数据)，有(51.44-51.08)/100 * 19000M = 约68M。每次进入老年代的对象较多，加上频繁的 Young GC，会导致新老年代的分代模式失去了作用，相当于老年代取代了新生代来存放近期内生成的对象。当老年代满了，触发 Full GC，存活的对象也会很多，因为这些对象很可能还是近期加入的，还存活着，所以一次 Full GC 回收对象不多。而这会恶性循环，老年代很快又满了，又 Full GC，又残留一大部分存活的，又很容易满了，所以导致一直频繁 Full GC。

优化后

每秒打印一次 GC 数据。可以看出，新生代增长速度慢了许多，至少要 60 秒才会满，如上图红框中数据，进入老年代的对象约(15.68-15.60)/100 * 10000 = 8M，非常的少。所以要很久才会触发一次 Full GC 。而且等到 Full GC 时，老年代里很多对象都是存活了很久的，一般都是不会被引用，所以很大一部分会被回收掉，留一个比较干净的老年代空间，可以继续放很多对象。

1.5.2 新生代和老年代 GC 频率更低

ES 启动后，运行14个小时

优化前

Young GC 每次的时间是不长的，从上面监控数据中可以看出每次GC时长 1467.995/27276 约等于 0.05 秒。那一秒钟有多少时间实在处理 Young GC ?

计算公式：1467 秒/( 60 秒× 60 分 14 小时）= 约 0.028 秒，也就是 100 秒中就有 2.8 秒在Young GC，也就是有 2.8S 的停顿，这对性能还是有很大消耗的。同时也可以算出多久一次 Young GC，方程是： 60秒×60分*14小时/ 27276次 = 1次/X秒，计算得出X = 0.54，也就是 0.54 秒就会有一次Young GC，可见 Young GC 频率非常频繁。

优化后

Young GC 次数只有修改前的十分之一，Young GC 时间也是约八分之一。Full GC 的次数也是只有原来的八分之一，GC 时间大约是四分之一。

GC 对系统的影响大大降低，性能已经得到很大的提升。

2.ES 调优

上面已经分析过 ES 作为日志存储时的特性是：高并发写、读少、接受 30 秒内的延时、可容忍部分日志数据丢失。下面我们针对这些特性对ES进行调优。

2.1 优化 ES 索引设置

2.2.1 ES 写数据底层原理

refresh ES 接收数据请求时先存入 ES 的内存中，默认每隔一秒会从内存 buffer 中将数据写入操作系统缓存 os cache，这个过程叫做 refresh；

到了 os cache 数据就能被搜索到（所以我们才说 ES 是近实时的，因为 1 s 的延迟后执行 refresh 便可让数据被搜索到）

fsync translog 会每隔 5 秒或者在一个变更请求完成之后执行一次 fsync 操作，将 translog 从缓存刷入磁盘，这个操作比较耗时，如果对数据一致性要求不是跟高时建议将索引改为异步，如果节点宕机时会有5秒数据丢失;

flush ES 默认每隔30分钟会将 os cache 中的数据刷入磁盘同时清空 translog 日志文件，这个过程叫做 flush。

merge

ES 的一个 index 由多个 shard 组成，而一个 shard 其实就是一个 Lucene 的 index ，它又由多个 segment 组成，且 Lucene 会不断地把一些小的 segment 合并成一个大的 segment ，这个过程被称为段merge（参考文末链接）。执行索引操作时，ES会先生成小的segment，ES 有离线的逻辑对小的 segment 进行合并，优化查询性能。但是合并过程中会消耗较多磁盘 IO，会影响查询性能。

2.2.2 优化方向

2.2.2.1 优化 fsync

为了保证不丢失数据，就要保护 translog 文件的安全:

Elasticsearch 2.0 之后, 每次写请求(如 index 、delete、update、bulk 等)完成时, 都会触发fsync将 translog 中的 segment 刷到磁盘, 然后才会返回200 OK的响应;

或者: 默认每隔5s就将 translog 中的数据通过fsync强制刷新到磁盘.

该方式提高数据安全性的同时，降低了一点性能.

==> 频繁地执行 fsync 操作, 可能会产生阻塞导致部分操作耗时较久. 如果允许部分数据丢失, 可设置异步刷新 translog 来提高效率，还有降低 flush 的阀值，优化如下：

"index.translog.durability": "async",
"index.translog.flush_threshold_size":"1024mb",
"index.translog.sync_interval": "120s"

2.2.2.2 优化 refresh

写入 Lucene 的数据，并不是实时可搜索的，ES 必须通过 refresh 的过程把内存中的数据转换成 Lucene 的完整 segment 后，才可以被搜索。

默认 1秒后，写入的数据可以很快被查询到，但势必会产生大量的 segment，检索性能会受到影响。所以，加大时长可以降低系统开销。对于日志搜索来说，实时性要求不是那么高，设置为 5 秒或者 10s；对于 SkyWalking，实时性要求更低一些，我们可以设置为30s。

设置如下：

"index.refresh_interval":"5s"

2.2.2.3 优化 merge

index.merge.scheduler.max_thread_count 控制并发的 merge 线程数，如果存储是并发性能较好的 SSD，可以用系统默认的 max(1, min(4, availableProcessors / 2))，当节点配置的 cpu 核数较高时，merge 占用的资源可能会偏高，影响集群的性能，普通磁盘的话设为1，发生磁盘 IO 堵塞。设置max_thread_count 后，会有 max_thread_count + 2 个线程同时进行磁盘操作，也就是设置为 1 允许3个线程。

设置如下：

"index.merge.scheduler.max_thread_count":"1"

2.2.2 优化设置

2.2.2.1 对现有索引做索引设置

# 需要先 close 索引,然后再执行,最后成功之后再打开
# 关闭索引
curl -XPOST 'http://localhost:9200/_all/_close'

# 修改索引设置
curl -XPUT -H "Content-Type:application/json" 'http://localhost:9200/_all/_settings?preserve_existing=true' -d '{"index.merge.scheduler.max_thread_count" : "1","index.refresh_interval" : "10s","index.translog.durability" : "async","index.translog.flush_threshold_size":"1024mb","index.translog.sync_interval" : "120s"}'

# 打开索引
curl -XPOST 'http://localhost:9200/_all/_open'

该方式可对已经生成的索引做修改，但是对于后续新建的索引不生效，所以我们可以制作 ES 模板，新建的索引按模板创建索引。

2.2.2.2 制作索引模板

# 制作模板 大部分索引都是业务应用的日志相关的索引，且索引名称是 202* 这种带着日期的格式
PUT _template/business_log
{
  "index_patterns": ["*202*.*.*"],
  "settings": {
  "index.merge.scheduler.max_thread_count" : "1","index.refresh_interval" : "5s","index.translog.durability" : "async","index.translog.flush_threshold_size":"1024mb","index.translog.sync_interval" : "120s"}
}

# 查询模板是否创建成功
GET _template/business_log

因为我们的业务日志是按天维度创建索引，索引名称示例：user-service-prod-2020.12.12，所以用通配符*202..**匹配对应要创建的业务日志索引。

2.2 优化线程池配置

前文已经提到过，write 线程池满负荷，导致拒绝任务，而有的数据无法写入。

而经过上面的优化后，拒绝的情况少了很多，但是还是有拒绝任务的情况。

所以我们还需要优化 write 线程池。

从 prometheus 监控中可以看到线程池的情况：

为了更直观看到 ES 线程池的运行情况，我们安装了 elasticsearch_exporter 收集 ES 的指标数据到 prometheus，再通过 grafana 进行查看。

经过上面的各种优化，拒绝的数据量少了很多，但是还是存在拒绝的情况，如下图：

write 线程池如何设置：

参考文末链接：ElasticSearch线程池

write

For single-document index/delete/update and bulk requests. Thread pool type is fixed with a size of # of available processors, queue_size of 200. The maximum size for this pool is 1 + # of available processors.

write 线程池采用 fixed 类型的线程池，也就是核心线程数与最大线程数值相同。线程数默认等于 cpu 核数，可设置的最大值只能是 cpu 核数加 1，也就是 16 核 CPU，能设置的线程数最大值为 17。

优化的方案：

线程数改为 17，也就是 cpu 总核数加 1
队列容量加大。队列在此时的作用是消峰。不过队列容量加大本身不会提升处理速度，只是起到缓冲作用。此外，队列容量也不能太大，否则积压很多任务时会占用过多堆内存。

config/elasticsearch.yml文件增加配置

# 线程数设置
thread_pool:
  write:
    # 线程数默认等于cpu核数，即16  
    size: 17
    # 因为任务多时存在任务拒绝的情况，所以加大队列大小，可以在间歇性任务量陡增的情况下，缓存任务在队列，等高峰过去逐步消费完。
    queue_size: 10000

优化后效果 可以看到，已经没有拒绝的情况，这样也就是解决了日志丢失的问题。

2.３锁定内存，不让 JVM 使用 Swap

Swap 交换分区:

当系统的物理内存不够用的时候，就需要将物理内存中的一部分空间释放出来，以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序，**这些被释放的空间被临时保存到 Swap 中，等到那些程序要运行时，再从 Swap 中恢复保存的数据到内存中。**这样，系统总是在物理内存不够时，才进行 Swap 交换。

参考文末链接：ElasticSearch官方解释为什么要禁用交换内存

Swap 交换分区对性能和节点稳定性非常不利，一定要禁用。它会导致垃圾回收持续几分钟而不是几毫秒，并会导致节点响应缓慢，甚至与集群断开连接。

有三种方式可以实现 ES 不使用 Swap 分区

2.3.1 Linux 系统中的关闭 Swap (临时有效)

执行命令

sudo swapoff -a

可以临时禁用 Swap 内存，但是操作系统重启后失效

2.3.2 Linux 系统中的尽可能减少 Swap 的使用(永久有效)

执行下列命令

echo "vm.swappiness = 1">> /etc/sysctl.conf

正常情况下不会使用 Swap，除非紧急情况下才会 Swap。

2.3.3 启用 bootstrap.memory_lock

config/elasticsearch.yml 文件增加配置

#锁定内存，不让 JVM 写入 Swap，避免降低 ES 的性能
bootstrap.memory_lock: true

2.4 减少分片数、副本数

分片

索引的大小取决于分片与段的大小，分片过小，可能导致段过小，进而导致开销增加；分片过大可能导致分片频繁 Merge，产生大量 IO 操作，影响写入性能。

因为我们每个索引的大小在 15G 以下，而默认是 5 个分片，没有必要这么多，所以调整为 3 个。

"index.number_of_shards": "3"

分片的设置我们也可以配置在索引模板。

副本数

减少集群副本分片数，过多副本会导致 ES 内部写扩大。副本数默认为 1，如果某索引所在的 1 个节点宕机，拥有副本的另一台机器拥有索引备份数据，可以让索引数据正常使用。但是数据写入副本会影响写入性能。对于日志数据，有 1 个副本即可。对于大数据量的索引，可以设置副本数为0，减少对性能的影响。

"index.number_of_replicas": "1"